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《昆明理工大学》 2005年
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SVM与K-Means算法在IHRS中的研究与应用

刘蓉  
【摘要】:随着信息技术的发展,各个行业在过去的若干年里都积累了大量的数据。如何发现隐含在这些数据中的规则和知识,并辅助决策,成了亟待解决的问题。数据挖掘技术的出现和发展为此提供了有力的支持。数据挖掘就是从大量的、不完备的数据中,提取出事先未知的、但具有价值的信息和知识的过程。 支持向量机(SVM)近年来在模式识别、回归分析和特征提取等方面得到了很多应用。支持向量机方法在VC维理论和结构风险最小化原理的基础上,根据有限的样本信息在模型的复杂性和学习能力之间寻求最佳折中,以期获得做好的推广能力。SVM解决了在神经网络网络方法中无法避免的局部极值问题和过学习的问题,而且既有较好的推广能力,同时避免高维空间的“维数灾难”问题,其算法复杂度与样本维数无关。 聚类分析是一种应用广泛的数据挖掘方法,它能从数据中找出相关的特征或模式,分析直观,结论形式简明。 本文主要阐明了ERP中人力资源管理系统在数据预处理的前提下,用支持向量机(SVM)方法来对到企业的应聘人员是否招聘做出预测。用聚类分析来对已有员工进行分析,为人力资源管理者提供决策支持。
【学位授予单位】:昆明理工大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2005
【分类号】:F224;F272

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